• 学习时长

    8周左右/建议每周8个小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 第1章: 概述与课程介绍
  • 第1节: 课程介绍与VIO概述
  • 任务1-1: 【课件】L1 introduction.pdf
  • 任务1-2: 【视频】课程介绍与VIO概述 46:13
  • 第2节: 数学基础知识回顾
  • 任务2: 【视频】预备知识回顾 31:19
  • 第3节: 作业
  • 任务3: 【作业】基础知识巩固
  • 第2章: IMU传感器
  • 第1节: IMU传感器&IMU预积分与视觉信息融合
  • 任务4-1: 【课件】IMU_motion_measurement.pdf
  • 任务4-2: 【视频】part I 80:42
  • 任务4-3: 【视频】part II 34:23
  • 第2节: 实践作业
  • 任务5-1: 【视频】实践讲解 14:07
  • 任务5-2: 【作业】IMU仿真实践
  • 第3章: 基于优化的 IMU 与视觉信息融合
  • 任务6: 【课件】Lecture
  • 第1节: 基于Bundle Adjustment的VIO融合
  • 任务7: 【视频】基于 BA 的 VIO融合 14:29
  • 第2节: 最小二乘问题的求解
  • 任务8: 【视频】最小二乘问题的求解 58:56
  • 第3节: VIO 残差函数的构建
  • 任务9: 【视频】VIO误差函数的构建 77:00
  • 第4节: 误差Jacobian推导
  • 任务10: 【视频】误差Jacobian的推导 31:12
  • 第5节: 实践作业
  • 任务11: 【作业】第3节
  • 第4章: 滑动窗口算法理论与实践
  • 任务12: 【课件】滑动窗口算法理论与实践
  • 第1节: 论文导读
  • 任务13: 【资料】滑动窗口算法理论与实践论文导读.zip
  • 第2节: 滑动窗口算法与FEJ算法
  • 任务14-1: 【视频】滑动窗口算法理论:VIO融合及其可观性与一致性(上) 53:37
  • 任务14-2: 【视频】滑动窗口算法理论:VIO融合及其可观性与一致性(下) 56:55
  • 第3节: 实现⼀个后端的框架
  • 任务15-1: 【视频】作业讲解 03:37
  • 任务15-2: 【作业】证明与代码实践
  • 任务15-3: 【视频】代码讲解 03:00
  • 第5章: 滑动窗口算法实践:逐行手写求解器
  • 任务16: 【课件】后端优化实践
  • 第1节: Solver流程回顾及代码讲解
  • 任务17: 【视频】Solver流程回顾及代码讲解
  • 第2节: 滑动窗口算法流程
  • 任务18: 【视频】滑动窗口算法回顾及代码实践
  • 第3节: 实践代码讲解及作业
  • 任务19-1: 【视频】作业讲解
  • 任务19-2: 【作业】第三节
  • 任务19-3: 【视频】代码讲解
  • 第6章: 视觉前端
  • 第1节: 前端特征的提取与匹配
  • 第2节: 相机姿态估计
  • 第3节: 前端代码实现
  • 第7章: VINS系统构建
  • 第1节: VINS初始化
  • 第2节: VINS系统的构建及算法流程
  • 第3节: 课程知识回顾与展望